雾霾污染与城市经济绿色转型评估: 2004～2016

陈诗一 程时雄

(复旦大学 经济学院，上海 200433；湖北大学 商学院，武汉 430062)

随着中国经济工业化进程加速，雾霾问题日趋严重，深刻影响着人们的日常生活和社会生产。由于长期粗放型的发展方式，很多城市的大气污染物排放水平已处于临界点。李克强总理在2014年的政府工作报告中明确指出，雾霾是大自然向粗放发展方式亮起的红灯，我们要像对贫困宣战一样，坚决向污染宣战。2016年，《城市蓝皮书：中国城市发展报告No.10》*潘家华、单菁菁：《城市蓝皮书：中国城市发展报告No.10》，北京：社会科学文献出版社，2017年。指出，全国地级及以上城市空气质量达标的同比增加11个，平均优良天数所占比例同比上升2.1个百分点，PM2.5年均浓度同比下降7.1%，空气质量总体向好。但与此同时，京津冀、长三角等重点区域以及河南、山东、山西、陕西等人口密集地区的空气污染程度依然较重，中西部地区部分城市的PM2.5浓度相比上年不降反升。各地区雾霾成因各异，复合型特征突出，全国范围内重污染天气频发、空气重污染现象尚未得到有效遏制。

雾霾已成为影响我国大气环境质量的首要污染物。严重的雾霾污染归咎于长期执行的GDP考核指标，以往只要经济增长、不要碧水蓝天的粗放型经济增长模式已经不可持续。但在经济发展的新常态下，如何合理评估目前环境污染和经济增长之间的关系、如何走出一条既考虑环境污染问题又不损害经济增长的可持续发展道路关系着我国生态文明建设等一系列发展战略的实施效果。只考虑经济增长，不考虑资源消耗和环境污染在目前中国经济发展的新常态下必然不可取；但一味考虑到资源节约、环境友好，却又不考虑经济增长的发展模式也面临着经济社会承载力等一系列问题。为此，在资源和经济增长双重约束下必须要设计出一个合理的经济绿色转型评估指标，并对中国重点城市的雾霾治理和经济增长之间的绿色发展和转型进行合理评估是具有重大现实意义的。

一、 如何评估经济绿色发展转型

“绿色发展”这一概念主要源自于联合国1978年提出的可持续发展这一概念，在这次会议上可持续发展被定义为“既满足当代人的需要，又不对后代人满足其需要的能力构成危害的发展”。可持续发展始终离不开环境这个维度。胡鞍钢和周绍杰(2014)[注]胡鞍钢、周绍杰：《绿色发展：功能界定、机制分析与发展战略》，《中国人口·资源与环境》2014年第1期。也鲜明指出，进入21世纪后，人类社会进入第四次工业革命，即绿色工业革命，发展模式将从前三次工业革命的“黑色发展模式”转向全面的“绿色发展模式”。

要合理评估经济绿色发展转型，需要相应的理论机制。冯之浚和周荣(2010)[注]冯之浚、周荣：《低碳经济：中国实现绿色发展的根本途径》，《中国人口·资源与环境》2010年第4期。就曾指出低碳经济是中国实现绿色发展的根本途径。刘伟(2010)[注]刘伟：《实现经济发展战略目标关键在于转变发展方式》，《经济研究》2010年第12期。也从两个方面来阐述经济转型或经济发展方式转变：首先，在微观上需要推动投入要素配置方式的转变，提高全要素生产率；其次，还需要从宏观上寻求增长的均衡性或公平性。涂正革和王秋皓(2018)[注]涂正革、王秋皓：《中国工业绿色发展的评价及动力研究——基于地级以上城市数据门限回归的证据》，《中国地质大学学报》(社会科学版)2018年第1期。也指出，绿色发展实质上就要求经济既能保持快速高效的增长，又不能破坏环境。因此，经济绿色发展要求我们将经济增长和环境污染纳入分析框架。传统的GDP衡量指标只单纯考虑经济增长，未合理考虑环境污染，以致我们在追求经济增长的同时，牺牲了环境。

要评估转型进程，构建合适的经济绿色发展转型动态评估指数就十分必要。Solow(1956)[注]Solow R M., “A Contribution to the Theory of Economic Growth,” Quarterly Journal of Economics 70.1 (1956): 65-94.提出的全要素生产率指标可以很好地衡量技术对经济增长的贡献度，特别是除去资本、劳动等有形资本外其他因素对经济增长的贡献，但该全要素生产率指标未考虑到环境因素对经济增长的影响，也没有将绿色发展纳入分析框架。部分学者利用数据包络分析(DEA)最优化思想，将非期望产出或者说坏产出纳入分析框架，通过方向性距离函数(DDF)方法，构建环境全要素生产率分析指标来评估经济绿色发展绩效，如陈诗一(2009，[注]陈诗一：《能源消耗、二氧化碳排放与中国工业的可持续发展》，《经济研究》 2009年第4期。2012[注]陈诗一：《中国各地区低碳经济转型进程评估》，《经济研究》 2012年第8期。)、涂正革(2008)[注]涂正革：《环境、资源与工业增长的协调性》，《经济研究》 2008年第2期。的研究就是利用了这个方法。DDF方法能够合理地评估并测度非期望产出情况下的环境效率，但其缺点是要求非期望产出和期望产出同比例地减少，缺乏合理的机制。为此，陈诗一(2012)[注]陈诗一：《中国各地区低碳经济转型进程评估》，《经济研究》 2012年第8期。提出使用基于松弛向量度量模型(Slacks based measure，SBM)对低碳经济发展进行评估，但是SBM模型过于宽松的假定遗漏了投入—产出之间原始比例信息。这类纳入环境污染非期望产出的数据包络分析模型也被称为环境规制行为分析模型(Activity Analysis Model, AAM)。本文利用两种指数的综合方法构建基于系数度量(Epsilon based measure，EBM)的模型进行分析。EBM模型既能考虑到投入—产出比例信息，也不至于对好产出和坏产出施加过多约束，对于经济绿色发展转型评估有着重要的借鉴作用。具体而言，本文借鉴陈诗一(2012)[注]陈诗一：《中国各地区低碳经济转型进程评估》，《经济研究》 2012年第8期。的研究，使用由 EBM-DDF-AAM 方法所度量的环境全要素生产率来刻画经济增长的质量贡献(即TFP占产出的贡献份额)，以此作为经济绿色发展转型动态评估指数。这个指数不仅描述了绿色发展转型的动态演进过程，而且可以判断经济是否发生了绿色转型。

目前也有不少文献对绿色发展转型进行评估。中国于2017 年首次开展生态文明建设年度评价工作，“绿色发展指数”成为各省份党政领导综合考核评价、干部奖惩任免的重要依据。绿色发展指数由6个方面的一级指标、55个二级指标构成。2010年，北京师范大学、西南财经大学和国家统计局中国经济景气监测中心曾测算出我国30个省(市)自治区的绿色发展指数，该指数由3个一级指标、9个二级指标和54个三级指标平均而成。联合国可持续发展委员会(UNCSD)所修订的可持续发展指标体系也与此类似。这些指数能够在一定程度上评价绿色发展的状况。但是，首先，这些指数的编制都没有考虑到雾霾这一污染物对环境造成的影响；其次，这些指数主要进行比较静态分析，难以对绿色发展客观转变过程(特别是转折节点)进行动态比较；最后，这些指数的编制过于复杂，在可操作性和目标考核方面不便于识别。本文构建的EBM-DDF-AAM经济绿色发展转型指数不仅具备很强的可操作性，而且能对经济绿色发展进行动态评估比较。

二、 方法论

为了准确构建中国的经济绿色发展转型指数，我们必须在投入—产出视角下评估中国各城市的经济绿色发展。正确地反映中国各城市之间投入—产出的关系成为评估的一大难点。传统的参数模型(比如随机前沿生产函数模型)需要设定具体的函数形式，在经济系统比较复杂的情况下(特别是存在非期望产出情况下)难以被有效使用。而非参数的数据包络分析(DEA)模型可以在统一的框架下运用多投入—多产出模型，并且能够考虑到存在非期望产出的情形，因此可以作为有效的分析框架来使用。

从测算方法来看，DEA模型可以分为径向模型(Radial Measure)和非径向模型(Non-radial Measure)两种，径向模型主要有CCR、BCC两种模型，非径向模型以SBM模型为主。两者差异主要体现在：径向模型假定投入或者产出具有比例调整的特性，可以达到生产最有效率，但其忽略了非径向情况下松弛的存在(Slack)。而非径向模型虽然考虑松弛的存在，也没有假定投入和产出同比例调整，但非径向模型过于宽松的假定遗漏了投入—产出之间原始比例信息；并且在线性规划求解过程中，SBM模型暴露出不足，即取零值和正值的最优松弛具有显著的差别。最重要的是，SBM模型在经济含义上存在一定的理解困难，并不像传统径向模型和方向性距离函数那样易于解释。

为了有效解决径向模型和非径向模型在效率测算方面存在的问题，我们有必要使用一个综合模型。为此，Tone(2010)[注]K. Tone, M. Tsutsui, “An Epsilon-based Measure of Efficiency in DEA-A Third Pole of Technical Efficiency,” European Journal of Operational Research 207.3 (2010): 1554-1563.构建了一个综合径向和非径向特点的EBM模型。本文主要使用EBM模型进行分析。

对于具有m个投入要素(x)和s个产出(y)的n个决策单元，EBM模型可以表示为:

S.T.θx0-Xλ-s-=0

Yλ≥0

λ≥0

s-≥0

但是，根据ChengandQian(2011)[注]G. Cheng, Z. Qian, “An Epsilon-Based Measure of Efficiency in DEA-An Alternative Method for the Affinity Index，” Mpra Paper, 2011.的研究，用最大特征值表示ρ 在存在多个有效率的决策单元时，其求解存在一定问题，因此，他们建议用皮尔森相关系数来表示ρ。在本文中，我们也采取皮尔森相关系数来替代ρ。

进一步，为了从环境效率得分中测算得到环境全要素生产率，根据Chung等(1997)[注]Y.H.. Chung, R.Färe, S.Grosskopf, “Productivity and Undesirable Outputs: A Directional Distance Function Approach,” Journal of Environmental Management 51(1997): 229-240.的方法，依据鲁恩博格(Luenberger)方法，求得Malmquist-Luenberger指数。为求解该指数，我们需要计算四种效率得分值，具体可参见Chung等(1997)的研究，在此不再详述。

如果计算得到的决策单元都处于技术前沿面时，即效率值都为1时，这时不便于比较其效率的高低，为此，我们可以根据Tone(2002)[注]K. Tone, “A Slacks-Based Measure of Super-Efficiency in Data Envelopment Analysis,” European Journal of Operational Research 143.1 (2002): 32-41.提出的超效率模型(Super-efficiency)，对这些有效的决策单元进行排名。最后，我们根据计算得到的环境全要素生产增长率除以各城市地区生产总值增长率，就可得到各地区经济绿色转型指数。

三、 数据和指数

(一) 城市面板数据构造

本文以城市决策单元为研究对象。为了对中国城市层面的环境与经济增长之间协调性进行合理评估，本文搜集了除西藏外的其他环保部重点监测的73个城市的面板数据。

1. 能源环境数据

为了合理评估雾霾污染情况下的中国经济绿色转型指数，我们需要搜集到较长时间的雾霾面板数据，但环保部公开信息平台直到2014年才公布雾霾污染数据。2014年，我国共有190个城市公布了空气质量相关数据，而2015年和2016年有367个城市公布了空气质量相关数据。该平台公布的关于PM2.5(颗粒物粒径小于等于2.5微米)的数据主要有两种：一种是每小时PM2.5的均值，另一种是PM2.5的24小时的滑动平均值。我们以每日每小时PM2.5浓度的平均值为原始数据，并按算术平均的方法分别计算出各城市的PM2.5年度数据。

2014年以前的PM2.5数据搜集与处理是本研究的一大难题。我们根据Ma et al.(2016)[注]Z. Ma, X. Hu, Sayer AM et al, “Satellite-Based Spatiotemporal Trends in PM2.5 Concentrations: China, 2004-2013,” Environ Health Perspect 124.2 (2016): 184-192.以及陈诗一和陈登科(2018)[注]陈诗一、陈登科：《雾霾污染、政府治理与中国经济发展》，《经济研究》2018年第2期。的研究获得PM2.5浓度数据。该数据为0.1°×0.1°经纬度栅格数据，通过将卫星监测数据——卫星搭载的中分辨率成像光谱仪(MODIS)所测算得到的气溶胶光学厚度(AOD)——以及地面监测数据同时纳入两阶段空间统计学模型测算得到。我们进一步利用ArcGIS软件将此栅格数据解析为2004～2013年中国74个地级及以上城市PM2.5浓度数据，该PM2.5浓度数据已经在非经济领域的高质量研究中使用。与经济文献中广为运用的哥伦比亚大学社会经济数据和应用中心公布的卫星监测PM2.5浓度数据相比，这一数据的优势体现在综合运用了间接的卫星监测数据与直接的地面监测数据，同时进一步采用两阶段空间统计学模型进行优化，从而更加接近中国雾霾污染水平的真实值。

我们在评估各城市的雾霾污染时，雾霾的空间扩散性问题必须予以考虑。由于雾霾具有相对较为复杂的成因，其来源非常复杂，而且和气象条件如风速、气压、温度、湿度、降雨量有着紧密联系，因此，雾霾具有很强的空间关联性。考虑到PM2.5跨区域输送规律是合理评估PM2.5污染的有效途径，为此，我们根据薛文博等(2014)[注]薛文博、付飞、王金南等：《中国PM2.5跨区域传输特征数值模拟研究》，《中国环境科学》2014年第6期。的研究，基于CAMx空气质量模型的颗粒物来源追踪技术(PSAT)定量模拟了我国PM2.5及其化学组分的跨区域输送规律，建立了我国31个省(市)自治区(源)向333个地级城市(受体)的PM2.5及其化学组分传输矩阵，合理评估了我国333个地级及以上城市PM2.5及其化学组分空间来源，并分析得到31个省(市)自治区间PM2.5相互传输矩阵。外来源对各省(市)自治区PM2.5的贡献如表1所示。

表1 各省市PM2.5受外来源的贡献

同时，根据数据的可得性，环境污染产出还可以使用SO2、废水和粉尘来表示。由于缺乏城市整体层面的数据，我们采用工业层面数据来表示。

2. 产出、劳动和资本存量数据

“产出”主要来源于各城市统计年鉴，用各城市国内生产总值来表示，但由于城市统计年鉴公布的国内生产总值是现值数据，所以必须用指数进行平减。由于我们缺乏城市层面的GDP指数数据，故我们根据省级层面的GDP指数，将产出换算成2004年不变价GDP数据。

“劳动”使用《中国城市统计年鉴》中的从业人员数据来表示。

“资本存量”用永续盘存法。由于缺乏城市层面的价格指数数据，故我们使用各省的固定资本价格指数来替代，投资用各城市的固定资产投资总额来替代，折旧率采用5%的折旧率。在测算基期资本存量时，由于我们的数据年份较少，可能会由此产生偏误。为了得到更准确的估计，我们在测算基期资本存量时，根据所能获得的数据，从1992年开始测算。

(二) 模型的不同变量组合设定

本文所构建的投入—产出模型中包括期望产出1种，以各城市的地区生产总值来表示：非期望产出按照我们的研究一共有4种，包括雾霾排放(PM2.5)、SO2排放(SO2)、废水排放(WW)和烟粉尘排放(WD)；投入变量一共有2种，分别为劳动(L)和资本存量(K)。

正式度量时，本文根据变量之间的关系和不同的样本区间设定了8个模型，这些模型共同包含劳动、资本存量、地区生产总值，前4个模型分别加入PM2.5、SO2、WD、WW等变量作为非期望产出，以便于比较其差异；后4个模型包括了共同变量PM2.5，再依次加入SO2、WD、WW以及同时加入SO2、WD、WW。

图1 总指数内涵构成

我们根据由8个子指数和2个分指数简单平均生成的总指数对经济绿色发展转型进行评估，有效地克服了个别模型设定偏误可能带来的影响，是对不同角度度量结果的综合。同时，我们还可以根据该指数值是否跃过了临界值(0)来判断经济有没有实现绿色发展。如果评估指数大于0，则代表这些城市在追求经济增长的同时也兼顾了绿色发展。指数值本身的高低变化也可以用来捕捉绿色发展转型的具体演化程度。这样一种由绿色发展转型经济机制所内生而成的综合指数所具有的动态评估功能是其他多层级绿色发展统计指数所不能比拟的，并具备其内在的合理性。

四、 城市经济绿色发展转型进程评估

(一) 环境技术效率测度

我们首先利用EBM模型测度了73个城市的环境技术效率值。限于篇幅，我们只报告部分城市的结果，其结果如表2所示。

表2 各城市各种污染物EBM环境技术效率均值[注]限于篇幅，在此仅报告分指数1的结果，表6同。

根据表2，我们可以得出如下结论：

第一，在雾霾的处置上，无论我们是否考虑外来源影响，各城市的排名相差不大，上海、广州等城市排名基本上未发生改变，主要由于雾霾是相互影响的。北京排名上升了4个名次，从第20名上升到第16名。虽然北京的雾霾易于受到外来源的影响，但北京产生的雾霾同样也会影响到其他城市。北京受到外来源的影响较大，因此在考虑外来源影响情况下北京的环境技术效率值呈现下降趋势，但由于北京雾霾同样也会影响到其他城市，因此其他城市的环境技术效率也会呈下降趋势。在考虑雾霾的外来源影响时前沿面发生了显著移动，比如海口在不考虑外来源影响时排名第三，但在考虑外来源影响时排名第一。由于海口受外来源影响很大，因此其排名在考虑外来源影响时提高了，并且拉动了整体城市技术前沿的移动。另外我们可以看到，上海在考虑了雾霾这个非期望产出时环境效率始终较为靠前，对于大城市来说上海模式值得借鉴。

第二，相对于其他污染物，部分城市在考虑雾霾这个非期望产出后环境效率表现不佳。如北京等雾霾污染严重的城市，其环境技术效率值较低，但北京在其他污染物方面表现较为良好。部分省会城市，如西安、贵阳、成都、合肥等，在考虑雾霾后环境效率不佳。京津冀地区的石家庄、邯郸、邢台、保定等城市亦表现不佳，没有做到协调发展。由于京津冀地区整体而言雾霾污染较为严重，在考虑雾霾这个非期望产出的情况下京津冀地区的排名较为靠后。京津冀地区的一个特例是唐山。唐山虽然有着较为严重的雾霾，但由于其高速的经济增长模式，其排名相对较好。这说明要达到较好的环境效率，如果污染较为严重，则必须依赖于经济持续快速的增长。在同等经济规模上考虑环境目标和经济增长目标对于部分城市而言是有压力的。在考虑雾霾情况下环境效率表现较好的城市为海口、上海、丽水、深圳、东莞、广州、舟山等城市。这些城市或者属于沿海等空气质量良好的城市，或者就是经济较为发达的城市，大多居于长三角和珠三角等地区。整体而言，经济规模上的优势使得部分城市的环境技术效率较高。

第三，少数城市如长沙、北京、合肥，虽然在雾霾为非期望产出的情况下环境效率表现不佳，但在考虑其他非期望产出情况时，其表现均优于考虑雾霾污染的情形。如北京整体而言，在雾霾为非期望产出时排名第16位，但是在SO2为非期望产出时排名上升到第5位。如果一个城市在雾霾为非期望产出时环境技术效率排名较高，那其他污染物为非期望产出时排名同样靠前，如海口、广州、上海等城市，这意味着雾霾的成因更为复杂，它作为污染物的综合产出，要想达到相对良好的治理效果需要多方面协调。如果想要治理好雾霾，对于其他污染物如废水、烟粉尘和SO2要共同治理；但相反，不一定意味着治理好废水、烟粉尘和SO2就能治理好雾霾。雾霾有可能受到其他因素，如机动车保有量、气候等因素的共同作用。

第四，对比雾霾、SO2、废水、烟粉尘的结果可以看出，环境技术效率在雾霾为非期望产出时表现最差，在废水为非期望产出时表现最好。总体而言，我们对雾霾的处置上既受制于技术，又受制于意识。由于目前我国对雾霾的处理仍然缺乏行之有效的技术方法，并且雾霾问题直到2013年前后才引起民众重视，因此整体而言雾霾的环境技术效率表现最差。

表3为利用上述方法计算的各城市环境技术效率总指数，我们将其由低到高进行了排名。

从表3的各城市的环境技术效率总指数及其排名中可以看出：

在综合指数的排名上，基本上与雾霾作为非期望产出时计算的指数排名较为一致。环境技术效率较为落后的依然是西安、贵阳、重庆、南宁等城市。这些城市污染物排放较多，其典型特征是仍处于快速工业化阶段，第二产业特别是某些污染产业占比较重，第三产业份额仍然不够，导致其环境技术效率低下。在表现较好的城市中，从经济绿色发展的角度出发，我们可以将其分为两种主要模式：一种是海口、丽水、舟山等环境友好型模式，在经济总量较小的情况下优先考虑环境承载力；另一种是上海、广州、东莞、深圳的经济增长模式，在优先考虑经济增长的情况下也不过分地污染环境，注重对环境的保护。我们认为，这两种模式都是值得借鉴的，特别是对于一些经济总量较小的城市而言，必须在发展的过程中注重对环境的保护，不能再延续“边污染边发展”、“先污染后治理”的经济增长模式。对于大城市而言，其经济转型更为重要，上海、广州等城市的发展路径值得借鉴，特别是对于部分城市如重庆、成都而言，虽然在经济总量上已经跃居全国前列，但整体而言，其环境效率仍然较为低下。

进一步，为了得到各主要城市群之间的差异，我们测算得到各主要城市群环境技术效率均值，如表4所示。

表3 各城市环境技术效率均值排名[注]限于篇幅，删除了一个城市，表8同。

表4 各主要城市群环境技术效率均值

通过比较表4各主要城市群环境技术效率值我们可以看出，在雾霾作为非期望产出的环境技术效率排名上，如果不考虑外来源，那么排名最差的是长三角地区，再次是京津冀地区，表现较好的是珠三角地区；如果考虑外来源，那么排名最差的是京津冀地区，再次是长三角地区，表现最好的是珠三角地区。珠三角整体在雾霾的表现上较好，环境技术效率较为靠前。长三角和京津冀地区仍然存在较多的污染，环境和经济增长的协调性仍然不够。特别是京津冀地区，在不考虑外来源对雾霾影响的情况下，其环境技术效率值排名最靠后，代表京津冀地区雾霾仍然较为严重。在综合指数的排名上，排名最为靠前的依然是珠三角地区，其次是长三角地区，最差的仍然是京津冀地区。

为了分析各主要城市群环境技术效率发展的均衡性，我们求各主要城市群环境技术效率的变异系数，如表5所示。

通过变异系数表我们可以发现，从变异系数来看，差异最大的是珠三角地区，其次是京津冀地区，最后是长三角地区。这表明，虽然珠三角地区的环境技术效率排名较为靠前，但是珠三角地区的发展均衡性最差，广州和肇庆等城市差异明显。均衡程度最好的为长三角地区，各城市之间没有呈现出显著的差异。京津冀地区在发展均衡性方面，北京等特大城市和保定等城市的环境技术效率差异明显，和珠三角地区基本上一致。这表明，我们除了只注重城市自身的发展外，还要注重各城市之间的协调发展。从区域角度出发，特别是对于京津冀地区而言，雾霾污染是京津冀地区的普遍现象，该地区一定要做到区域联防联控，不能仅靠个别城市的努力。

表5 各主要城市群环境技术效率变异系数

表6为各城市环境技术效率年度均值。

表6 各城市环境技术效率年度均值(2004～2016)

从表6我们可以看出，环境技术效率在2004～2005年间呈现下降趋势，在2006～2009年间呈现出动态调整趋势，然后在2010～2012年间又呈现出下降趋势，在2012年达到最低后，在2013～2016年间又开始缓慢上升。这表明，中国的经济增长在2012年前是以牺牲环境为代价的。在2012年环境技术效率降到最低后，2013年雾霾现象开始出现。此后，公众和政府的环境意识开始逐步提升，企业生产过程中的环境压力也在不断加大，导致企业注重环境技术设备的升级，企业环境技术效率开始不断上升，但整体而言2004年环境技术效率最高。从过去的经验来看，虽然中国经济在不断增长，但是环境技术效率却呈现出下降的趋势，高速的经济增长和高速的绿色增长在中国并没有大规模出现。中国经济在迈入新常态背景下，急需走出一条经济绿色发展的道路。

(二) 经济绿色转型评估

前面的分析都只是对环境技术效率进行静态测度和分析，只体现了绿色发展的理念，并没有从根本上反映经济绿色转型的要求。进一步，我们需要从动态视角分析各城市的经济绿色转型状况。但是，正如前文所述，全要素生产率增长率的高和低并不必然意味着转型评估指数的高和低，同时也要考虑到经济增长的影响。为此，我们构建了经济绿色转型发展指数。我们的指数将GDP的增长率作为分母，将环境全要素生产率的增长率作为分子，以此评价全要素生产率增长在GDP增长中的比重，其结果如表7所示。

表7 雾霾约束下各主要城市经济绿色转型指数

(续表)

污染物城市 PM2.5(未考虑外来源)PM2.5(考虑外来源)SO2WWWDPM2.5排名(未考虑外来源)PM2.5排名(考虑外来源)SO2排名WW排名WD排名贵阳-0.342-0.535-0.659-0.327-0.4624453644653海口-0.018-0.1241.469-0.0541.03824291371邯郸-0.731-0.729-0.7380.221-0.6846464651963杭州0.0510.1260.045-0.0140.0482218303320昆明0.1900.113-0.3200.010-0.3101820543241兰州-0.405-0.478-0.350-0.355-0.3384949564944廊坊-0.576-0.5560.2520.241-0.0425656181825丽水0.0180.0120.000-0.481-0.0812323325627上海0.0680.0490.0800.0450.0902122282918绍兴-0.361-0.332-0.387-0.602-0.3954541576445深圳0.1560.0560.1070.017-0.0041921253121沈阳0.4050.3840.4790.6150.4417713611石家庄-0.104-0.120-0.0750.3050.1523128381517苏州0.3290.2960.1130.2790.2381211241616台州-0.338-0.347-0.061-0.356-0.4544342365051太原-0.427-0.440-0.282-0.237-0.4065046524347唐山-0.163-0.164-0.2040.124-0.1413432482532天津0.6770.6400.7270.6650.86232542西安-0.065-0.2190.1890.1790.0592737212219宿迁-0.765-0.711-0.017-0.511-0.3986663345946中山-0.196-0.355-0.151-0.288-0.2853843434540重庆0.7750.6760.6570.7570.66121634舟山-0.063-0.199-0.045-0.264-0.0742636354426珠海-0.269-0.701-0.522-0.794-0.7123962626865均值及负增长数量-0.196-0.234-0.058-0.100-0.1862323313220

总体而言，无论哪种污染物作为非期望产出，过去13年间实现经济绿色转型的城市较少。在雾霾作为非期望产出的情况下实现绿色转型的城市较少，只有23个，占所有样本的不到1/3；而考虑SO2和废水的情况下实现经济绿色转型的城市也仅有31个和32个，不到1/2；在烟粉尘作为非期望产出时实现绿色转型的城市更少，只有20个城市实现了经济绿色转型。在考虑烟粉尘的情况下之所以最少，很可能和污染处置的技术水平有关。对于烟粉尘的去除技术较为缺乏，同时需要大量成本，因此其实现绿色转型也较为困难。同时，从我们的数据可以看出，过去13年间，样本中的大部分城市都实现了经济的高速增长。如果仅仅用GDP作为考核指标，则难以反映各城市对环境的保护情况。但如果将环境因素纳入我们的考察范围，真正实现经济增长和环境优化的城市就较少了。这代表过去中国在快速工业化和城市化的进程中，大部分城市依然呈现出高污染、高能源消耗和高速经济增长的模式。中国主要城市的绿色转型情况不太理想，大部分城市并没有实现经济增长的同时环境污染也能够逐步下降。从中国经济绿色转型指数来看，只有少数城市如成都、重庆、南京等在实现经济增长的同时绿色发展指数也实现了同步增长。结合我们对环境效率的分析可以看出，成都、重庆、南京这些城市的环境效率本来就十分低下，因此，在其绿色发展基础较为薄弱的情况下实现经济绿色转型增长也是十分正常的，难度也并不很大。在众多城市中表现最好的是海口市。海口市无论是环境效率值还是经济绿色转型都实现了显著的增长，虽然这种增长主要靠SO2和烟粉尘的去除实现的，但海口的发展模式仍然值得其他城市学习。此外，广州市的环境效率和经济绿色转型指数排名也较为靠前，这主要是由于作为广州城市经济基础部门的工业和建筑业的地位下降，而服务业占比逐步上升，已经发展成为基础性经济部门，产业转型升级的同时也拉动了广州经济的高速增长。广州这种依靠产业转型升级拉动绿色转型的模式更值得大部分城市借鉴。

对比各污染物的状况，我们可以看到，整体而言，在考虑外来源情况下的雾霾转型指数要显著低于未考虑外来源情况下的雾霾转型指数，雾霾转型指数又显著低于烟粉尘，其次是废水，最后是SO2。但无论哪种产出为代表的指数值均小于0，这意味着各污染物的绿色转型到目前为止并不成功。考虑外来源情况下雾霾转型指数值的降低主要是由于外来源对部分城市的绿色转型影响很大，如果剔除掉这些外来因素，实际上部分城市的绿色转型还是很成功的。从本部分结果可以看出，在考虑雾霾约束情况下，各城市无论是环境技术效率还是转型发展指数都不是很理想。可见，雾霾对绿色转型的负面影响很大，这意味着我们需要在雾霾的治理上加大力度。

根据测算得到的八种指数的综合指数，我们对各城市的环境技术效率由低到高进行排名，其结果如表8所示。

表8 雾霾约束下各主要城市经济绿色转型综合指数及其排名

根据表8的结果，我们可以看出，各主要城市的综合排名和环境技术效率排名呈现出很大的不同。环境技术效率的高和低并不代表经济绿色转型发展的高和低，转型是一个动态的过程。部分城市如江门、银川等城市其环境技术效率排名虽然居所有城市的中游，但是其经济绿色转型指数却居于所有城市最后。在这些城市，重工业仍然居于主导地位，对环境的破坏依然比较严重，导致了其转型指数较低。而东莞的环境技术效率综合排名居所有城市第7位，但其经济绿色转型指数只居所有城市的第45位，东莞绿色发展转型也不成功。主要是由于这些城市产业结构在这13年间并没有发生很大的改变。从绿色转型的角度出发，最成功的还是海口、无锡、天津、重庆、南京等城市，天津、无锡等城市绿色发展转型成功主要是由于这些城市通过不断地引入第三产业，发展高新技术产业，其产业结构逐步形成了“三二一”的结构优势，并且环境状况逐步改善，废水、废气等污染物的产出逐步减少，虽然雾霾污染指数并没有显著下降，但也没有呈现出显著上升趋势，因此导致这些城市排名较为靠前。但同时，我们也要看到，部分城市如贵阳等，在环境技术效率的排名上居于第71位，在转型指数排名上却也十分靠后。这些城市需进一步发展低碳产业、绿色经济及服务业；同时，注意对环境的保护和治理，做到创新、绿色、协调地高质量发展。

进一步，我们对主要城市群的绿色转型进行评价，其结果如表9所示。

表9 雾霾约束下各主要城市群经济绿色转型指数

从转型指数而言，我们可以看出，京津冀地区经济绿色转型最差，其次是珠三角，再次是长三角。从整体状况来看，京津冀地区的经济绿色转型指数始终是负值，代表京津冀地区的经济增长对环境的破坏一直是很严重的。长三角和珠三角为正值，从区域上长三角和珠三角做到了转型发展，长三角整体指数的增长较珠三角地区要好，代表长三角的经济绿色转型状况要优于珠三角。所以，最值得我们注意的仍然是京津冀地区。京津冀地区特别是河北省重工业密集，煤炭、钢铁等重工业污染比较严重，京津冀地区产业结构急需优化调整。

表10为各年份的绿色转型指数的年度均值。

表10 雾霾约束下各城市绿色转型指数年度均值(2005～2016)

从表10可以看出，无论是以哪一种污染物为代表作为非期望产出，经济绿色转型指数均在2013年前呈现负增长的趋势，只有个别指数在少数年份如2009年和2012年持平，在2013年经济绿色转型指数开始跌入谷底，随后慢慢回升。这和环境技术效率的发展基本上保持一致。从我们的测度结果可以看出，2013年之前中国经济增长对环境的破坏十分严重，以第二产业占主导地位的模式，在经济快速增长的过程中必不可少地对环境造成了破坏；同时由于政府和公众的环保意识不强，各种环境污染问题频发。特别是雾霾的问题上，以雾霾为非期望产出计算的经济绿色转型指数一直以来都呈现出高度的负增长趋势，在几种污染物中是最高的。这说明雾霾污染在中国长期存在，但一直未受到足够重视。直到2013年雾霾全面爆发后，公众和企业的环保意识才开始不断增强。中国正逐步注重节能减排和防治空气污染，探索走出一条绿色转型的发展道路。

五、 结 论

整体而言，雾霾约束条件下中国各城市的经济绿色转型表现并不理想，部分城市出现了环境效率和环境生产率双重恶化的趋势。在2013年前中国大部分城市的经济增长基本上是以环境污染为代价的。2013年后，大部分城市才开始探索走出一条绿色转型与经济增长协调发展的道路。

在考虑雾霾影响情况下，从中国目前重点监测的环境效率来看，中国的绿色发展有两种模式可供选择：一种是环境友好型的发展模式。不追求经济总量的快速增长，注重对自身良好生态环境的保护，如海口、舟山等城市；另外一种是经济增长型的发展模式。在追求经济总量增长的同时，加大环境保护力度，如上海、广州等城市。选择哪种发展模式需要结合城市自身的特点，根据城市的资源禀赋及技术优势选择一条合理的高质量发展道路。

环境技术效率的高低并不代表着经济绿色转型之路的优劣。部分城市虽然在考虑雾霾影响情况下环境效率呈现了增长，但是环境全要素生产率却没有呈现出较大的进步，导致经济绿色发展转型并不理想。本文的结果也表明了这一点。由此，对于一些环境污染较为严重的城市而言，绿色发展之路重点应该体现在绿色上，要大力加强环境治理，不要再以GDP作为唯一的考核目标。本文构建的经济绿色发展转型指数是一个较为理想的对地方政府或各城市进行评估的指标。

在雾霾已经成为经济社会转型的重要约束的情况下，部分城市要实现绿色转型，解决好生态环境问题，做好雾霾治理，任重而道远。既要绿水青山，又要金山银山之路并不会一蹴而就。由于部分城市的能源结构、产业结构和消费结构这三重结构的约束，其环境污染具有路径依赖的特性，雾霾对经济社会的影响必将持续，想在GDP高速增长的情况下又实现绿色转型较为困难。在这种情况下，必须提高我们指标中分子的比重，狠抓绿色发展的力度，以雾霾治理作为重要任务，实现绿色转型。同时，这也是完全有可能实现的，环境效率的低下意味着较大的转型空间。重庆、南京等城市就是很好的范例。对于经济总量不是很大的城市而言，完全有可能走出一条绿色发展转型的高质量发展道路。

中国过去十几年间的经验表明，经济增长的环境代价十分沉重，大部分城市的环境状况都在不断恶化，雾霾问题也成为中国必须解决的重要问题。中国目前急需合理规划，以尽可能地确定一条符合中国国情的可持续发展道路。经济绿色转型之路仍然存在较多的困难。如何合理地规划与配置中国有限的资源，同时不过分污染环境，这需要顶层设计，例如在环境税设计和优化、碳排放权的交易普遍建立和污染问责方面做出更多的努力。本文提出的经济绿色转型发展指数很好地刻画了中国主要城市的绿色发展转型之路，同时也对未来有一定的预测和指导作用。因此，可以以此指数作为中国各城市的经济绿色发展考核指标。